使用scikit-learn进行Kaggle Titanic数据集上的新手向简单实践

scikit-learn在Kaggle Titanic数据集上的简单实践（新手向）

Titanic乘客生存状况的预测任务是Kaggle平台上一项适合初学者参与的数据竞赛，其核心目标是依据提供的乘客相关信息，判断该乘客在Titanic海难中是否成功生还。

什么是Kaggle？

参考百度百科的定义：Kaggle由联合创始人兼首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）于2010年在澳大利亚墨尔本创立，其主要功能是为软件开发人员和数据科学研究者提供一个开展机器学习竞赛、存储数据集、编写及共享代码的综合性平台。

目前，我们将借助scikit-learn这一机器学习框架，在Titanic数据集上进行一些基础性的实践操作。

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分析数据集

1.获取数据集

Titanic数据集被划分为两个组成部分：

• 训练数据集-其中包括各类特征变量以及关于乘客是否生还的标记信息

• 测试数据集-仅包括各类特征变量

该数据集可通过kaggle平台进行获取（通过下方提供的链接完成下载操作），文件格式为csv格式：

• train.csv

• [test.csv](https:/